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龙图腾网获悉深圳市唯特视科技有限公司申请的专利基于神经网络的效能评估方法、系统、设备与存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116049733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310048829.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于神经网络的效能评估方法、系统、设备与存储介质是由夏春秋设计研发完成，并于2023-02-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的效能评估方法、系统、设备与存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于神经网络的效能评估方法、系统、设备与存储介质。该基于神经网络的效能评估方法包括：获取预设神经网络模型；获取预设参数，根据预设参数配置预设神经网络模型中各个神经元的参数；获取训练样本，根据训练样本对预设神经网络模型中的参数进行修改，使得损失函数值减小，获得效能评估模型；获取检测参数，将检测参数输入效能评估模型，得到效能评估结果。本申请有利于提高效能评估的准确性。

本发明授权基于神经网络的效能评估方法、系统、设备与存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的效能评估方法，其特征在于，包括： 获取预设神经网络模型； 获取预设参数，根据所述预设参数配置预设神经网络模型中各个神经元的参数； 获取训练样本，根据所述训练样本对所述预设神经网络模型中的参数进行修改，使得损失函数值减小，获得效能评估模型； 获取检测参数，将检测参数输入效能评估模型，得到效能评估结果； 所述效能评估涉及到产品研制的各个阶段，效能是指系统或设备在规定的工作条件下和规定的时间内满足运用要求的概率； 所述检测参数是评估对象的测试数据或仿真数据，用于对测评对象的效能进行评估；所述检测参数为测评的性能参数；在车辆运输效能评估中，所述检测参数为车辆的机动性能参数； 通过将所述检测参数输入效能评估模型，输出得到效能评估结果； 所述效能评估模型还需要输入指标参数；所述效能评估模型根据指标参数和检测参数，对评估对象的效能进行分析，输出效能评估结果； 所述获取预设参数，包括： 确定与预设神经网络模型中神经元对应的参数，得到参数信息； 根据参数信息并按照预设参数生成规则产生多套参数值，分别将每套参数值按预设顺序排列，得到多个解向量； 建立目标函数，其中，所述解向量的目标函数值越大则所述解向量越接近最优解向量； 根据目标函数对多个解向量进行迭代演变多次，得到迭代演变后的多个解向量； 从迭代演变后的多个解向量选择目标函数值最大的解向量，得到优化解向量； 根据优化解向量中参数值，确定所述预设参数； 所述迭代演变包括： 获取当前循环的多个解向量，根据各个解向量的目标函数值确定选择概率，根据选择概率选取预设数量的解向量，得到多个目标解向量，其中，所述选择概率与所述目标函数值正相关； 所述多个目标解向量中，根据交叉概率将选取的两个目标解向量中对应的参数值进行交换，得到交换后的多个目标解向量，其中，所述交叉概率与所述目标函数值负相关； 所述交换后的多个目标解向量中，根据替换概率将目标解向量中的参数值采用新参数值进行替换，得到下一循环的多个解向量。

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